依赖风险：AI 凭空发明的那个包

现代应用依赖着几十个第三方包，而 AI 推荐起它们来毫不手软。两个风险随之而来。

第一，typosquatting（仿冒抢注）和幻觉出来的包。 攻击者会发布恶意的包，名字和真包只差一丁点（reqeusts 而不是 requests），赌的就是你打错字。AI 有时会信心满满地导入一个根本不存在的包——而一个注意到这种习惯的攻击者，就能去注册那个一模一样的名字、里面塞上恶意代码。在安装 AI 推荐的任何东西之前，瞄一眼它：它真的存在吗，它有真实的下载量和仓库吗，名字的拼写是你预期的那样吗？

第二，未经审查的依赖（总体而言）。 你加进来的每一个包，都是以你应用的全部权限在运行的代码。依赖越多，意味着 bug 和供应链攻击的暴露面也越大。优先选少数几个广为人知的库，而不是一长串名不见经传的；并在加一个包之前先问问*“我们真的需要一个包来干这个吗，还是说这就十行代码？”*

定期运行你所在生态的审计工具（npm audit、pip-audit 之类）——它会标出你已经装了的东西里那些已知的漏洞，而 AI 很擅长修复它报出来的问题。